一种锂电池SOH模型训练方法、预测方法、装置及设备
公开
摘要
本发明公开了一种锂电池SOH模型训练方法、预测方法、装置及设备，本发明通过获取锂电池的训练数据，所述训练数据包括所述锂电池的SOC值、开路电压、环境温度以及直流内阻，将所述训练数据输入至超限学习机模型进行训练，得到锂电池模型，基于超限学习机模型和训练数据训练得到锂电池模型，能够提高适用范围以及降低了算法的复杂度；对所述锂电池模型进行剪枝处理，得到锂电池SOH模型，进一步降低锂电池SOH模型的算法复杂度以及运行时间，有利于提高计算效率，本发明可广泛应用于锂电池技术领域。
基本信息
专利标题 ：
一种锂电池SOH模型训练方法、预测方法、装置及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114594378A
申请号 ：
CN202210179790.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
姚科吕洲
申请人 ：
香港科技大学
申请人地址 ：
中国香港九龙清水湾
代理机构 ：
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 ：
黎扬鹏
优先权 ：
CN202210179790.9
主分类号 ：
G01R31/367
IPC分类号 ：
G01R31/367 G01R31/392
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/367
••其软件，例如 使用建模或查找表进行电池测试
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
